长鑫存储
制造报表开发工程师 Manufacturing Reporting Development Engineer(J20999)
制造报表开发工程师 Manufacturing Reporting Development Engineer(J20999)
发布于 大约 22 小时前普通员工/个人贡献者
全职员工仅现场办公BI工程师
BI工程师
Ees
Etl
Mes
Power Bi
Spc
Sql
数据仓库
数据清洗
值不值得投
69综合评分
综合评分 69
半导体制造数据岗位，技术成长机会多，行业前景好，但办公模式和WLB不确定。
从薪资福利、成长空间、工作节奏和岗位方向综合评估，方便横向比较。
薪资怎么样
参考估算薪资
根据职位描述推断，供对比参考
发布情况
新岗位 · 今天发布
公司情况
这家公司招聘很活跃
约 1780 个在招
市场机会
选择不多
合肥 · BI工程师 · 1 个在招
职位详情
关于这个职位
该职位负责设计与开发制造报表平台，搭建和优化数据仓库ETL流程，整合MES、EES等多系统数据以确保准确性与时效性
同时根据业务需求开发可视化看板，进行SPC/DOE分析推动质量改进，并保障数据质量
最低要求
教育背景与专业知识：本科及以上学历，计算机、软件工程、统计学、数学等理工科相关专业，具备扎实的SQL与数据库脚本书写能力
专业技能与资格：熟练使用Power BI或Tableau完成看板搭建，能用Python进行数据清洗与批量处理，理解统计过程控制基础理论并掌握常用SPC控制图选型与判定规则
行业与专业经验：1-8年左右半导体行业数据分析、报表开发或制造系统数据工作经验，有MES/EES系统数据接入经验者优先考虑
项目/任务成果：资深人员独立完成至少1个工厂级报表或分析项目并上线使用，具备DOE或SPC项目参与经验并能输出完整的数据分析报告
其他要求：具备严谨的逻辑思维与数据敏感度，能在多样化需求的工工程环境中有序安排进度并及时对齐预期
对AI辅助数据分析保持关注并愿意在实际场景中尝试与应用
工作职责
报表与数据开发：设计并开发制造报表平台相关模块，完成数据仓库的ETL流程搭建与优化，整合MES、EES等多系统数据，确保数据入库的准确性与时效性
可视化看板搭建：根据业务方需求完成可视化看板的开发，标准化关键指标展示逻辑，优化报表性能，支撑一线工程师的日常监控与管理层的数据查阅
SPC与DOE分析：配置并迭代SPC控制规则，针对失控点完成原因分析并推动改进
协同工程师设计DOE实验方案并完成数据分析，提供显性化的实施结果
OCAP闭环协同：推动OCAP流程的线上化落地，搭建异常录入、处置追踪与关闭验证的流程逻辑，辅助建设异常处置知识库的初始框架与检索优化
数据质量保障：建立并刷新报表数据的质量校验机制，对异常波动进行快速排查与修复，配合工艺团队处理日常数据需求并完成相关数据文档的更新
优先资格
有MES/EES系统数据接入经验者优先考虑
AI 洞察
优缺点分析
优点
- 深入半导体制造领域，积累高壁垒行业知识，技能提升空间大
- 参与工厂级实际项目，能快速提升数据工程和业务理解能力
- 公司为超大型企业，项目资源丰富，有助于职业稳定性
- 制造环境需求多变，需要快速响应跨部门协作和不同业务场景
- 数据质量要求高，异常排查和修复需较强逻辑思维和耐心
- 可能涉及高强度工作，需适应制造业节奏和项目 deadlines
- 适合有数据分析兴趣、喜欢解决实际工程问题、希望在制造业长期发展的工程师
缺点 / 挑战
暂无明显挑战项
角色解读
- 从报表开发工程师成长为高级数据工程师或数据架构师，负责更复杂的数据系统设计与优化
- 转向质量管理或生产优化方向，利用数据分析驱动制造效率提升和问题解决
- 通过AI和机器学习应用，向智能数据分析角色发展，参与预测性分析和决策支持
- 负责制造报表平台的模块设计与开发，搭建和优化数据仓库ETL流程，整合多源系统数据以确保准确性和时效性
- 根据业务需求开发可视化看板，标准化关键指标展示，优化报表性能，支持监控与决策
- 进行SPC和DOE数据分析，配置控制规则，推动质量改进和实验设计
- 推动OCAP异常处理流程线上化，协助搭建异常录入与追踪逻辑，优化知识库检索
- 扎实的SQL和数据库技能，能够编写复杂脚本进行数据查询和处理
- 熟练使用Power BI或Tableau进行数据可视化，具备Python进行数据清洗与批量处理的能力
- 理解统计过程控制（SPC）理论，掌握控制图选型与判定规则，能进行DOE实验设计
- 具备半导体行业数据分析经验，熟悉MES、EES等制造系统数据逻辑
申请策略
- 研究长鑫存储的业务和产品，了解其在存储芯片领域的地位和制造特点
- 准备面试时，思考如何将数据分析应用于制造质量提升的实际案例，展示业务思维
- 突出SQL、Python、Power BI/Tableau等具体技能的实际项目应用案例
- 强调参与过的报表开发或数据分析项目，特别是工厂级项目经验与成果
- 展示对SPC、DOE等统计方法的理解和实践经验，如输出数据分析报告
- 加强半导体制造流程知识，了解MES、EES等系统数据逻辑和行业术语
- 深入学习SPC高级应用和DOE实验设计方法，通过在线课程或实践巩固
- 探索AI在数据分析中的应用，如使用Python进行机器学习建模，提升预测能力
面试指南
- 使用STAR法则（情境、任务、行动、结果）结构化描述项目经验，突出个人贡献和成果
- 强调数据质量校验机制、异常排查流程，展示系统化思维和解决问题的能力
- 结合具体案例说明SPC/DOE的应用，体现统计知识和业务洞察
- 请描述一个你过去开发的报表项目，从需求分析到上线使用的过程
- 你如何确保报表数据的准确性和时效性？遇到数据异常时如何处理？
- 解释一下SPC控制图的基本原理，以及你如何针对失控点进行原因分析和改进
- 如何推动一个流程（如OCAP）的线上化，你遇到哪些挑战？
- 你对AI辅助数据分析有什么看法？有没有实践经验或应用场景？
职位点评
薪资福利70
成长发展80
工作生活50
使命价值75
薪资福利
70中等
该职位薪资未明确披露，但基于公司规模和行业特点，可能提供市场水准的薪酬；作为超大型企业，福利体系可能较完善。
薪资信号未披露（AI估算：15K-25K/月）
成长发展
80较高
职位涉及主流现代技术栈，提供从报表开发到高级数据分析的成长路径，鼓励AI应用，有行业经验积累机会。
技术前沿主流现代技术
技术栈SQL、Power BI、Tableau、Python、SPC、MES、EES、ETL
成长机会对AI辅助数据分析保持关注并愿意在实际场景中尝试与应用
业务类型profit_center
工作生活
50较低
职位未明确办公模式，制造业岗位可能需要现场办公，WLB信号不足，灵活性有限。
工作模式未明确
办公地点工厂/生产基地
加班情况未提及（无法判断）
使命价值
75中等
半导体行业处于高速增长赛道，存储芯片制造对科技发展有积极影响，职位工作支持制造质量提升，有中等社会价值。
行业发展高速增长赛道
社会影响中性/一般
创新程度积极采用新技术
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